诺贝尔化学奖与MOF领域认可 - 2025年诺贝尔化学奖授予北川进、Richard Robson和Omar Yaghi，以表彰其在金属有机框架领域超过30年的研究贡献 [1] - MOF材料具有包含巨大空腔的分子结构，允许分子穿过，可从沙漠空气中获取水分、从水中提取污染物或捕获二氧化碳并储存氢气 [2] - 该领域已完成从结构设计到产业化的演进，奠定了化学可计算的基础 [1] MOF研究发展历程 - 1989年Richard Robson首次提出三维配位聚合物的结构构想，利用配位键将金属节点与有机配体连接成周期性网络结构，发表了开创性论文 [3] - 随后15年Omar Yaghi和北川进团队在Nature、Science等期刊发表多篇论文，在结构构筑与功能调控方面取得革命性突破，确立了MOF新型多孔材料体系 [3] - 北川进提出"柔性框架"与"可调孔"概念，使MOF从刚性材料转变为智能响应材料 [4] - 1999年Omar Yaghi创造稳定的MOF-5并提出"可设计框架"理念，推动了化学合成进入结构可预测时代 [4] MOF产业化应用 - MOF在气体储存、碳捕获和生物医学等领域展现出应用潜力，多种高稳定性的主流商用MOF结构开始产业化 [8] - 北川进担任科学顾问的Atomis株式会社联合八千代工程株式会社开发"智能燃气网络"新能源燃气分配系统，利用MOF分子结构对甲烷气体进行吸附和释放 [8] - CALF-20 MOF材料被加拿大Svante公司用于捕获二氧化碳，以去除水泥生产尾气中的温室气体 [10] - 电子行业开始使用MOF材料吸收半导体生产过程中的部分有毒气体 [10] - MOF在全球范围内已成为超过10万篇学术论文的主题 [11] AI与MOF研究的融合 - 从2016年起，"AI + MOF"研究迎来爆发式增长，文献数量持续上升，显示出这一交叉方向的前景 [12] - MOF的模块化特性使其成为可枚举、可参数化的离散化化学空间，是材料AI可理解的理想研究对象 [14] - MOF由金属节点、有机配体与空间拓扑三类可分离成分组成，这些维度的组合使MOF空间的"可扩展性"呈指数级增长 [14][16] AI驱动MOF研究的技术进展 - 2024年韩国科学技术院和浦项科技大学团队开发了首个专为MOF结构预测而设计的深度生成模型MOFFlow，采用流匹配的方法预测MOF结构生成框架 [21][23] - 2025年4月Omar Yaghi与加州大学伯克利分校研究人员推出集成LLM、扩散模型等模块的Agentic AI系统"MOFGen"，用于从头生成MOF结构并进行筛选验证 [24] - 北京大学、哈佛大学、剑桥大学等团队联合引入SE等变扩散模型Building-Block-Aware MOF Diffusion，可生成包含上千原子单位格的全新MOF结构 [26]